中国城市人口的空间集聚特征与规律分析

      1 引言

      一般来说，城市集聚对于解释一个国家在特定时点或某一时期的发展水平变化具有重要作用[1]。在经济发展的早期阶段，城市集聚处于一个较高的水平是有效的[2]。但过度集聚会引起效率的降低，此时扩散力变得有效，大都市区中心城市的制造业开始转移到邻近的卫星城市，并进一步向吸引范围内的腹地城市扩散。即随着经济发展水平的提高，城市集聚水平往往呈现为一个先上升而后下降的过程[3]。我国作为一个发展中国家，城市体系的空间结构及其形态，自改革开放以来已出现明显变化，尤其是20世纪90年代以来，城市发展最为突出的表现之一就是城市间相互作用增强，城市空间集聚增长显著[4,5]。

      近来国外有关城市空间集聚的研究，多侧重在理论的构建及形成机制的解释上。如完全竞争框架下的新古典城市体系理论，主要强调了集聚经济与城市规模不经济之间的权衡利弊，并认为外部经济、城市拥挤、环境污染及政府投资等是影响城市空间集聚的主要因素[6,7]。基于这一理论的实证研究暗示，如果一个大城市其人口增长所引起的社会边际成本超过了边际收益，则是一种过度集聚[8,9]。而非完全竞争框架下的新经济地理学理论，则试图在公司的微观层面上，从市场规模、交通成本与规模递增之间的相互作用角度来演绎集聚的效应[7]。如Krugman(1991)在非完全竞争框架内建立的一个两地区一般均衡模型，分析了地区间运输成本改变对城市集聚程度的冲击，认为在集聚与扩散的作用下会形成一种“核心—边缘”(Core-Periphery)模式[10,11]。其中集聚与扩散的作用主要通过向心力与离心力来实现，向心力主要包括地理区位、市场规模经济、纯粹外部经济（知识溢出）等；离心力主要包括市场调节力量（如地价、交通成本等）与非市场力量（如拥挤、污染）这两个方面[7]。

      国内已有的研究，更多集中在对城市空间集聚强度与形式的分析上，且多采用统计指数[12,13]、空间相互作用模型[14,15]和断裂点模式[5]等方法，分析城市的中心性、城市间的空间相互作用及其范围，并较多利用空间扩散理论阐释城市空间集聚的发展机理。但基于统计指数与空间相互作用模型的定量研究，虽然能较好地体现出城市空间集聚的强度，但其在刻画区域间及其内部城市空间集聚的差异及城市空间相互作用形式等方面，具一定的局限性。而探索性空间数据分析(Exploratory Spatial Data Analysis,ESDA)[16-23]，可以根据城市空间集聚的强度，对其内在相互作用形式的多样性特征及规律等方面进行较好地揭示。近来，在对城镇体系的研究方面也得到了越来越多的应用，如马晓冬等(2004)[20]、马荣华等(2007)[21]运用这一技术方法，深入研究了江苏省城镇体系空间格局及其演变过程和扩展模式等，为本文的实证分析提供了有益借鉴。

      本文采用全国地县级市的城镇人口数据，运用GIS环境下的ESDA方法，在利用转移概率矩阵方法作进一步稳健性检验的基础上，试图定量分析1990-2005年全国城市人口空间集聚的区域差异及其空间布局形态，进而探索我国城市人口空间集聚的时空特征与演变规律。这将对推进城市空间集聚的研究具一定的理论意义，也对新时期制定我国城市区域整体功能的协调与合理布局方针及新的空间发展政策等具较强的现实指导意义。

      2 研究方法：Moran's I

      ESDA技术是一组用来描述与可视化空间分布，挖掘空间关联、集聚或热点模式，揭示空间异质形式与空间作用机制的技术方法，并已在社会经济方面的空间问题分析上得到了广泛应用[17-23]。Moran's I方法是ESDA分析技术的一种，分为全局Moran's I和局部Moran's I两种。一般来说，全局Moran's I是一种测度总体各观察值间空间自相关水平与性质的综合度量指标。在此，可用它来反映出全国城市人口空间集聚格局的总体特征。其计算公式可表达如下[17]：

      

      如果系数I大于期望值E(I)=-1/(n-1)，则意味着城镇人口水平高（低）的城市与其他水平高（低）的城市集聚在一起；反之，则意味着城镇人口水平高（低）的城市与其它水平低（高）的城市集聚在一起。全局Moran's I的空间含义十分清晰，即系数I为显著时，则表示在总体上全国城市存在空间集聚效应。

      但全局Moran's I并未对空间自相关的区域结构进行评价，不能反映出区域内部城市空间集聚的特征。为此，需利用局部Moran's I作进一步分析，其定义如下[17]：

      

      同时，也需对局部Moran's I进行显著性检验，以明确这种局部空间关联性质是否成立，揭示出局部区域上的城市空间集聚特征。

      根据局部Moran's I的含义，可将某城市及与其相邻城市之间的局部空间关联性质划分为HH、LL、LH和HL等4种类型[16-20]。在通过显著性检验下，其空间含义分别为：HH(LL)集聚型表示局部Moran's I为正值，城市i与其相邻城市之间存在正的空间自相关关系，具高（低）的相同值在空间上集聚的效应；HL(LH)集聚型表示局部Moran's I为负值，城市i与其相邻城市之间存在负的空间自相关关系，具高低（低高）不同值在空间上集聚的效应。